Generative Adversarial Networks

Les « Generative Adversarial Networks » ou encore « GAN » sont une architecture de réseau de neurones utilisée pour générer des données synthétiques réalistes en apprenant à partir d’un ensemble de données réelles. Ils sont composés de deux réseaux neuronaux, le générateur et le discriminateur, qui s’affrontent dans un processus d’entraînement antagoniste pour améliorer la qualité des échantillons générés.

Exemple : Les GAN sont souvent utilisés pour générer des images photoréalistes de personnes, de paysages ou d’objets à partir de descriptions textuelles.

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